“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络演变及影响因素研究

刘琳， 赵培云

（天津师范大学经济学院，天津 300382）

一、引 言

党的二十大报告指出共建“一带一路”成为深受欢迎的国际公共产品和国际合作平台，并提出推动共建“一带一路”高质量发展的要求。2023年是共建“一带一路”倡议提出十周年，自倡议提出以来，我国与共建国家贸易和投资规模稳步扩大，产业链合作水平持续提升。2013年到2022年，我国与“一带一路”共建国家货物贸易额从1.04 万亿美元增长到2.07万亿美元，年均增长8%。在新起点上，我国需继续推动共建“一带一路”走深走实，为全球经济合作提供新动能、新空间。因此，深入研究“21世纪海上丝绸之路”沿线国家的贸易网络结构特征、演变规律及影响因素，对推动中国对外贸易高质量发展，推进中国更高水平对外开放，实现合作共赢具有重要意义。

国际贸易网络是一个典型的社会网络，即以国际贸易中的各经济体为节点，以经济体之间存在的贸易联系为边构建贸易网络，进而运用社会网络分析法对网络的结构特征展开研究。Snyder 等最先将社会网络分析法运用到贸易研究中，通过对无权网络的结构分析得出核心边缘结构模型[1]；Benedictis 等通过网络分析工具研究世界贸易的特征，并将世界贸易网络可视化，发现世界层面的贸易一体化不断增强[2-3]；刘林青等对1995 年和2017 年国际贸易依赖网络的演化及内生机制进行了研究，得出国际贸易依赖网络整体上呈现“中心—边缘”的典型结构特征[4]。除了对全球贸易网络的研究，还有大量学者聚焦于对某一区域贸易网络的研究。陶蕾等解析了《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）成员国间贸易格局演变趋势，发现2001—2019 年RCEP 贸易网络由以日本为核心的单核结构逐渐转变为以中国、日本为核心的双核结构，再转变为以中国为核心的单核结构[5]。陈少炜等探讨了金砖国家贸易网络结构特征的演变，发现金砖国家在一定程度上遵循幂律分布，呈现出层次性结构特征[6]。自“一带一路”倡议提出以来，很多学者从多个方面对共建国家的贸易网络进行了分析，但主要集中在对某一类产品贸易网络的研究，如魏素豪[7]对农产品、祝孔超等[8]对石油产品、夏启繁等[9]对能源产品、康建东等[10]对文化产品贸易网络的研究。基于此，本文重点研究“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络特点及其演变，并探讨影响网络特征和贸易联系的因素。本文的贡献在于：①基于2012—2021 年的进出口贸易数据对“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络进行连续性分析；②通过测算网络密度、关联度和中心性指标，借助块模型分析、核心-半边缘-边缘结构分析和将贸易网络可视化对所构建的网络进行全面系统的解析；③运用QAP（二次指派程序）对影响贸易网络特征的因素进行探究。

二、“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的构建

（一） 研究区域及数据来源

官方并未给出“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家的具体名单，因此本文从“21世纪海上丝绸之路”建设的重点方向入手，考虑到沿线国家在推动建设“21世纪海上丝绸之路”蓝色经济通道过程中所起的沟通作用，选取沿线26个国家作为研究对象。其中由于伊拉克（IRQ）、也门（YEM）和索马里（SOM）3 个国家的进出口贸易数据缺失较多，最终选取23 个国家进行分析，见表1。各国进出口贸易数据来源于联合国贸易数据库。其中，中国进出口贸易数据不包含中国香港和中国澳门地区。

表1 “21世纪海上丝绸之路”沿线国家分布

（二） 贸易拓扑网络的构建

根据社会网络分析法的思想，将23 个国家视为贸易网络中的节点，各国间进出口贸易值之和为网络的“边”，最终形成贸易拓扑网络G：

其中，V={v1,v2,…,vN}为“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家节点的集合，N=23为沿线国家数量；E为V中节点组成的V×V边集合；W为vi节点向vj（i,j=1,2,…,23；i≠j）节点国家双边贸易额之和构成的贸易网络关系矩阵。E和W均用于刻画沿线国家间的贸易关系。

为更好地研究“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易的复杂网络特质，本文分别构建了无权贸易网络和加权贸易网络。借鉴陈银飞的研究[11]，矩阵At代表t时期的沿线国家的无权贸易网络，矩阵Wt代表t时期的加权贸易网络，其中t=2012,2013,…,2021。对于无权贸易网络中的因素，如果两个国家之间存在贸易联系且贸易量大于2 亿美元，则记= 1，反之记= 0。本文用i国与j国之间的进出口贸易值之和来表示加权贸易网络矩阵中的元素。由于各国的进出口数据的统计口径存在差异，本文用最大值法对矩阵进行了对称化处理。

三、“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络特征的分析

（一） 贸易网络的整体结构特征

1. 网络密度

网络密度指一个网络图中各个点之间联络的紧密程度，以网络实际连边数E与最大可能连边数之比表示，用于衡量节点连通性强弱，其计算公式为：

其中，D∈(0,1)，D越接近1，网络密度越高，国家间的贸易活动越频繁；D越接近0，网络贸易发生的可能性越小。对于本文构建的无向贸易网络，N代表网络中的23 个国家。利用UCINET 6软件计算2012—2021 年的无权贸易网络的密度，结果如图1 所示。由图1 可以看出，这10 年内的网络密度在0.700 上下波动变化，说明该网络中存在双边贸易总额高于2 亿美元贸易联系的国家相对较多且比较稳定。2013年“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”合作倡议的提出使得网络密度达到最高0.733，促进了“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易关系。2020 年由于新冠疫情的影响，国家之间的进出口贸易受到严重冲击，使得贸易网络密度直接降到0.680。

图1 2012—2021年“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的网络密度

2. 网络关联性

关联性用于检验网络自身稳健性和脆弱性。关联性的测度指标是关联度C，取值范围是［0，1］。设贸易网络中节点的数量为N，网络中没有联系的点的对数为M，则关联度C的计算公式是：

利用公式（3）对构建的“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的关联度进行计算，发现2012—2021 年这10 年间该贸易网络的关联度均为1。由此可以看出，“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的联系程度很高，表现出了很好的稳定性，整个网络的凝聚力很大。

由上述的整体结构分析结果可知：在“21世纪海上丝绸之路”沿线国家的贸易网络中，大多数国家之间都有2亿美元以上的进出口贸易，但仍有大约三分之一国家之间的进出口贸易总额小于2 亿美元，并且近十年来上升至2亿美元以上的速度较为缓慢，这就说明“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家间的贸易仍有很大的发展潜力；网络关联度一直为1 说明该贸易网络中经济体之间的贸易联系比较“均匀”，而不是集中在某个或某些国家的贸易联系。因此，“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家的贸易网络具有很好的稳定性，某个国家进出口数据缺失，并不会影响整个贸易网络的结构特征。

（二） 贸易网络的个体结构特征

中心性是社会网络分析中用以衡量网络中一个点在整个网络中接近中心程度的一个概念，这个程度用数字来表示就被称作为中心度。中心性指标可以反映出某个经济体在整个贸易网络中所处的地位，以及对其他经济体的影响力和控制力。可以明显地看出，处于网络核心的国家，会拥有比其余国家更大的优势和权利，对整个网络的影响力和控制力也会更强。本文分析的中心性指标分别有度数中心度、中介中心度和接近中心度。通过使用UCINET 6 软件来计算2012 年、2017 年和2021年三个节点年份的“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络中各经济体的中心性指标，结果见表2。

表2 2012年、2017年和2021年各经济体的中心性数据

1. 度数中心度

度数中心度是衡量一个国家与贸易网络中其他国家建立贸易联系的能力，可以直接体现出它与其他点发生联系的数量。当某个点的度数中心度最大时，这个点就被视为处于中心位置，其计算公式为：

其中，wij为W的元素，DEGREEi越大，说明i节点的中心地位越高，对其他节点的影响力越大。“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络中有23 个国家，一个国家的度数中心度就等于与该国的进出口贸易大于2 亿美元的国家的个数。利用前文构建的无权贸易网络计算度数中心度，可知2012 年度数中心度排名并列第一的经济体为中国（CHN）和泰国（THA），2017 年排名第一的经济体有中国（CHN）、马来西亚（MYS）和泰国（THA），2021 年排名第一的经济体有中国（CHN）、印度尼西亚（IDN）、马来西亚（MYS）、印度（IND）、泰国（THA）和阿联酋（ARE），并且这些国家的度数中心度均为最大值22。对比这三个节点年份的度数中心度可知，自2013 年提出共建“一带一路”的倡议，“21世纪海上丝绸之路”沿线国家之间的贸易联系越来越紧密，从2017 年有3 个国家的度数中心度达到最大值到2021 年已经有6 个国家的度数中心度达到最大值。2012 年和2017 年度数中心度排名靠后的国家均为柬埔寨（KHM）、缅甸（MMR）、文莱（BRN）和肯尼亚（KEN），2021 年排名靠后的国家有柬埔寨（KHM）、伊朗（IRN）、缅甸（MMR）和文莱（BRN），说明这几个国家只与少数国家有较大的贸易往来，但相比较而言，2021年这几个国家的度数中心度均有所提高。

2. 中介中心度

中介中心度是一个节点担任其他两个节点之间最短路径“桥梁”的次数与这两个节点之间最短路径总数之比，衡量一个节点在多大程度上担任其他两个节点的“桥梁”，计算公式为：

其中，pathjn表示点j、n之间的捷径数，pathjn(i)为从j节点至n节点中经过i节点的捷径数。BETWEENik越大，说明该点对其他节点之间联系的控制能力越强，其桥梁作用越突出。由表2可以看出，中国（CHN）和泰国（THA）的中介中心度一直排名第一，说明这两个国家对“21世纪海上丝绸之路”沿线国家有最强的影响力和控制力，桥梁作用很突出。自“一带一路”倡议提出后，越来越多的国家发挥起更大的桥梁作用，到2021 年中介中心度居于首位的国家增加到6 个。排在末位的斯里兰卡（LKA）、巴林（BHR）、肯尼亚（KEN）、柬埔寨（KHM）、缅甸（MMR）和文莱（BRN）这几个国家的中介中心度一直为0，表明这些经济体对其他经济体没有影响力，也起不到任何桥梁作用。

3. 接近中心度

接近中心度以节点与其他所有节点间最短路径的长度总和表示，刻画的是一个点不受其所在网络其他点控制或影响的能力。其计算公式为：

其中，dij为节点间的最短距离。CLOSEjk越大，该点的核心性越强，不受其他点的控制能力越大。值得注意的是，UCINET 6 软件自动将接近中心度的值转化为百分制。由此可以看出中国（CHN）和泰国（THA）一直处于核心地位，不受其他点的控制和影响，并且越来越多的国家往中心位置靠拢，而肯尼亚（KEN）、缅甸（MMR）、文莱（BRN）、柬埔寨（KHM）一直处于边缘地区，容易受到其他国家的影响和控制。

通过以上对中心性指标的分析，可以得知度数中心度、中介中心度和接近中心度这三个指标都是对网络中的某个国家的地位、影响力和桥梁作用进行分析。这三个中心度指标没有好坏之分，而是相互补充、缺一不可的。由“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的中心性指标结果可以看出，三个指标得出的结论整体上看是一致的，中国（CHN）、泰国（THA）和马来西亚（MYS）在该贸易网络中处于比较高的地位，而文莱（BRN）、柬埔寨（KHM）、缅甸（MMR）等国家处在贸易网络的边缘位置，影响力最小。

（三） 贸易网络的块模型分析

本文主要运用块模型的方法刻画贸易网络中的聚集情况。块模型是通过一定的标准将网络中的经济体分为几个板块，然后通过分析各个板块之间的关系，对整个网络的结构信息进行判断。参考康建东等[10]的研究，本文选择2012年、2017年和2021 年为节点年份，对“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络进行分析。基于UCINET 6软件中的CONCOR 算法，选择最大分割深度为2或者3，收敛标准为0.2，将23 个国家分割成合适数量的板块，三个节点年份的板块分割结果如图2 所示。2012 年分割为7 个板块，拟合度为0.680；2017 年分割为5 个板块，拟合度为0.600；2021 年分割为5 个板块，拟合度为0.587。三年的拟合度均大于0.500，说明分割的板块数量合适，块模型的结果可靠。

图2 “21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络块模型

从图2可以看出，三个节点年份的板块数量波动较小，尤其是2013年提出“一带一路”倡议之后，2017和2021年的板块数量均为5个。中国（CHN）大多与泰国（THA）和马来西亚（MYS）在同一板块，通过前文可知，这三个国家在贸易网络中处于较高的位置，有很强的控制力和影响力，并且这三个国家的地理位置十分接近。巴林（BHR）、科威特（KWT）、伊朗（IRN）和阿曼（OMN）属于同一个板块，并且他们都处于西亚地区，这几个国家的中心性指标都属于中游偏下，在网络中扮演的角色相近，对整个贸易网络的影响力很小。缅甸（MMR）、文莱（BRN）、菲律宾（PHL）和柬埔寨（KHM）一直属于同一个子群，且都位于东南亚地区，处于贸易网络的边缘，中心性指标大多处于最后面的位置，对整个社会网络没有控制力。可以看出，影响各个板块划分的主要因素包括对贸易网络的影响力、地理位置、文化背景和贸易联系等。

为进一步探究各个板块内部的凝聚力和板块之间的联系紧密程度，本文以2021 年的“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络为例，进行密度矩阵和像矩阵的计算。

所得的各板块的密度矩阵如表3所列。由图1可知2021 年的网络密度为0.731，将表3 中大于0.731 的元素赋值为1，其余元素赋值为0，可得表4的像矩阵。通过密度矩阵和像矩阵可以看出，第二板块、第三板块和第五板块内部联系十分紧密，凝聚力很强。第一板块的5个国家存在一定的联系，主要以西亚的国家为主，他们之间的贸易额较小，这也是其密度在0.700 的原因。第四板块的内部联系最松散，密度只达到了0.267。此外各板块之间的联系紧密程度也各有差别，第五板块与其余子群的联系都十分紧密，其密度达到了1，第五板块包含了中国（CHN）、泰国（THA）、马来西亚（MYS）和印度（IND）等中心度都很高的国家，对整个贸易网络的影响很大。第二板块以巴基斯坦（PAK）为核心，只与第四板块的贸易往来较少。而作为内部最涣散的第四板块与第三板块的贸易往来比较紧密，这是因为他们同属于东南亚和南亚地区，可能受地理位置的影响。另外值得一提的是，第一板块与第二板块之间的密度达到了0.867，这两个板块的国家大多属于西亚和非洲地区，贸易往来较多，可能也是受地理位置的影响。

表3 2021年“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的密度矩阵

表4 2021年“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的像矩阵

（四） 贸易网络的核心-半边缘-边缘结构分析

因前文均使用构建的无权贸易网络来分析中心性，为使结论更加具有说服力，本次基于2012—2021 年的加权贸易网络矩阵，来分析这10 年间“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的核心-半边缘-边缘结构的变化情况。使用UCINET 6软件计算出2012—2021 年各经济体的核心度，核心区指核心度大于0.300 的国家，半边缘区指核心度在0.100~0.200 之间的国家，边缘区指核心度小于0.100的国家[11]，结果如表5所列。

表5 2012—2021年“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络中的核心、半边缘国家

由“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的核心-半边缘-边缘结构分析可以看出：① 核心度始终位列第一的国家是中国（CHN），中国在贸易网络中处于绝对的核心地位。2012年中国的核心度为0.708，2017 年为0.851，到2021 年中国的核心度高达0.922，其核心度水平在逐年攀升，且每年都远远大于排名第二的国家。②自2013年中国提出“一带一路”倡议后，中国的核心地位越来越稳固。核心区域的国家由2012年的6个降至2021年的2个，在数量上总体处于下降的趋势。2021年越南（VNM）的核心度排名第二，数值处于在0.200～0.230 之间，远低于中国的核心度。③到2019 年，马来西亚（MYS）和新加坡（SGP）两个国家由核心区变成了半边缘区，而越南（VNM）由之前的半边缘区上升到核心区，并且其核心度排名在逐年提升。自“一带一路”倡议实施，中国和越南签署《关于建设发展跨境经济合作区的谅解备忘录》，中国对越南的出口贸易迅速增长[12]。2021 年中越双边贸易额达2 302 亿美元，中国保持为越南第一大贸易伙伴和第二大出口市场，越南也保持为中国在东盟的第一大贸易伙伴。④文莱（BRN）、巴林（BHR）、肯尼亚（KEN）和斯里兰卡（LKA）的核心度多数情况在0.010 以下，排在倒数位置，表明这些国家属于贸易网络的边缘区，对网络中的其他国家几乎没有影响力。⑤从连续时间维度来看，2012—2021年之间“21世纪海上丝绸之路”沿线国家的核心区和半边缘区的国家有轻微变动，在2019 年之后核心区和半边缘区的国家变动较大，可能是2019年末暴发的新冠疫情也对国家间的进出口贸易往来产生了一些影响，“21世纪海上丝绸之路”贸易格局因此发生了变化。

（五） 贸易网络的结构图分析

本文基于前文构建的2012—2021 年“21 世纪海上丝绸之路”加权贸易网络矩阵，利用社会网络分析软件Gephi 绘制出“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络结构图，因篇幅限制，本文只展示2012 年、2017 年和2021 年网络图，如图3 所示。图3 中节点表示“21 世纪海上丝绸之路”沿线的23 个国家，节点之间的连线表示国家之间存在的贸易关系，连线粗细表示两个国家之间的进出口总额的大小。结合这3 个年份的网络结构图可知，2012 年贸易网络中国家之间的连线数量为249，中国（CHN）、印度（IND）、新加坡（SGP）、马来西亚（MYS）、印度尼西亚（IDN）等国家之间的连线较粗，贸易额比较大，联系比较紧密。文莱（BRN）、肯尼亚（KEN）、巴林（BHR）等国家与其他国家的连线不太明显，贸易额较少，与前文结论一致。2017 年国家之间的连线有253 条，一些国家之间的进出口贸易总额超过了2 亿美元。此时中国逐渐占据核心地位，中国与越南之间的连线最粗，贸易联系最为紧密。2021 年贸易网络中连线为247条，有所下降，可能受到了新冠疫情的影响。中国（CHN）与越南（VNM）、新加坡（SGP）、马来西亚（MYS）、泰国（THA）等核心和半边缘国家联系十分紧密，贸易额较大。从2012 年到2021 年，各国之间的进出口贸易在逐渐扩大，说明“一带一路”倡议促进了国家之间的贸易联系，使贸易网络更加具有凝聚力。中国对“21世纪海上丝绸之路”沿线国家的投资规模逐渐提高，这也是中国核心地位上升的原因。

图3 “21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络结构

四、“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的影响因素分析

在常规的统计分析中例如多元回归分析要求自变量之间相互独立，而本文中的数据均为关系矩阵，无法满足解释变量相互独立的条件。基于此，本文使用QAP法进行估计，它以重新抽样为基础，以非参数方法对两个或多个关系矩阵之间的关系进行估计，能够有效规避传统计量方法在处理关系数据时出现的多重共线性及虚假回归等问题，更加适合于网络数据的研究。QAP法通过比较两个或者多个方阵中对应的元素值，给出矩阵之间的相关系数，同时对其进行非参数检验，它以对矩阵数据的置换为基础。QAP 法分为两部分：相关分析和回归分析。QAP相关分析主要用于分析两个矩阵之间是否显著相关，来揭示一种关系的形成对于另一种关系实现所产生的影响。QAP回归分析的基本内容是对单一矩阵和多个关系矩阵之间的联系进行研究。

（一） 因素选择与模型构建

本文以2012 年、2017 年和2021 年为节点年份，选取以下几个方面来研究“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易关系的影响因素。①经济维度，包括经济规模差异和贸易自由度差异。②制度维度，本文选取政治稳定性差异进行分析。③文化维度，即语言的相似性，共同的语言可以减少沟通障碍、提高文化认同，从而增进双边贸易。④人口维度，即人口规模差异，人口规模大小决定着市场规模，对贸易会产生一定的影响。⑤空间维度，即国家间的地理邻近关系，国家间的距离越近则贸易的交通成本越低，贸易的可能性也就越大。⑥贸易协定因素，比如以东南亚国家为主的区域全面经济伙伴关系协定、跨太平洋伙伴关系协定和世界贸易组织、欧洲联盟等。这些贸易协定的签订以及贸易组织的成立使国家之间的沟通协商更加便利，因此可以推断出，国家间的贸易协议在巩固贸易关系、加强网络联系方面起到了很大的作用。

基于以上分析，本文的分析模型如下所示：

因变量T为前文构建的“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家的加权贸易矩阵。国家间的经济规模差异GDP矩阵，以经济体间GDP差值构建。TA代表国家间贸易协定关系矩阵，若两国签署协定或属于任一协定成员，其元素取值为1，否则取值为0。TF为贸易自由度差异矩阵，采用美国传统基金会每年公布的经济自由度中的tf指数构建差值矩阵。政治稳定性差异PSI，选取世界银行全球治理指数中psi指标构建差值矩阵。LAN表示语言相似性矩阵，若两个国家之间拥有相同官方语言则取值为1，否则为0。POPU表示人口规模差异，采用人口数量差值构建。DIS代表地理邻近关系，若两国相邻，则元素取值为1，否则取值为0。上述数据的来源有联合国贸易数据库、美国传统基金会、世界银行全球治理指数、法国CEPⅡ数据库。

（二） QAP相关分析

使用UCINET 6软件，对加权贸易矩阵和其余7 个变量矩阵进行一一对应计算，选择默认的5 000次随机置换，得到的2012 年、2017 年和2021 年的相关分析结果如表6 所列。显著性检验反映了实际相关系数的显著性水平。

表6 2012年、2017年和2021年QAP相关分析结果

从表6 的结果可知，国家间的经济规模差异值、贸易协定关系、人口规模差异和地理邻近关系都显著地影响了国家间贸易联系的紧密程度。其中贸易网络矩阵T与GDP的相关系数维持在0.500 上下，且三年的显著性水平均小于0.050，在5%的水平上显著，说明经济发展水平差异越大，越有利于贸易。贸易网络矩阵T与TA的相关系数在0.300 上下浮动，同时通过了5%的检验，表明贸易协定的签订有助于国家之间开展贸易往来。贸易网络矩阵T与POPU的显著性水平都在0.010 以下，说明人口差异越大，越有利于国家之间进行进出口贸易。贸易网络矩阵T与DIS的相关系数在0.2 左右，说明国际贸易的产生受到国家之间是否相邻的影响，这也表明交通成本对于贸易往来具有阻碍作用。贸易自由度差异、政治稳定性差异和语言文化没有通过显著性检验，这也表明了“21世纪海上丝绸之路”沿线国家具有语言多样性。

（三） QAP回归分析

通过QAP 相关分析，将没有通过显著性检验的三个因素剔除，然后对经济规模差异、贸易协定关系、人口规模差异和地理邻近关系四个因素进行回归分析。选择默认的5 000 次随机置换，QAP回归分析结果如表7所列。

表7 2012年、2017年和2021年QAP回归分析结果

表7回归分析的结果显示：①2012 年、2017 年和2021年的GDP标准化回归系数为正数，2012年通过了5%的显著性检验，2017 年和2021 年均通过了1%的检验。这表明在考虑了其他影响因素的作用后，经济规模差异对贸易关系仍然有显著的影响，且有较大的促进作用，而且经济发展水平较低的国家更偏向于和经济发展水平高的国家进行进出口贸易。此外，经济规模也在一定程度上体现出市场大小，经济规模越大的国家，在贸易网络中往往占据核心地位，经济更加具有活力。②TA的标准化回归系数为正，通过1%的显著性水平检验，与前文相关性分析一致。国家之间签署贸易协定之后，会有一些优惠政策或者关税优惠，正向促进国家之间贸易联系的产生。③POPU仅在2012年通过了10%的显著性水平检验。这说明在其他影响因素的作用下，随着时间的推进，国家间的人口规模差异并不再显著影响经济体之间的贸易。主要原因为随着经济全球化的推进，沿线国家正积极加入全球的生产网络，从而减弱了人口规模对贸易的影响。④DIS的标准化回归系数均为正数，在2017 年和2021 年均通过了10%的显著性检验，说明相邻国家更有利于贸易的发展。地理距离越远，交通运输成本会大大增加，还会限制交易产品的种类。

此外，2012 年的Adj RS为0.270，2017 年的为0.395，2021 年的为0.360，说明回归结果良好。回归分析中的四个自变量可以在27%~39.5%的程度上决定“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络矩阵的取值。

五、结论与政策启示

（一） 研究结论

本文以“21世纪海上丝绸之路”沿线国家为研究对象，采用社会网络分析法探究了2012—2021年沿线国家贸易网络的特征和演变过程，并通过QAP 相关分析和回归分析研究其影响因素，得出的主要结论如下：

第一，“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易联系非常紧密，绝大多数的国家之间在2012—2021 年间进出口贸易一直高于2 亿美元，并且近些年一些比较小的国家之间也开始产生大于2 亿美元的经济联系。该贸易网络密度一直在0.7上下波动，说明网络具有较强的连通性与稳健性。

第二，中心性指标的分析结果显示，随着“一带一路”倡议的提出，泰国、马来西亚和中国等国家在贸易网络中扮演着越来越重要的角色，对整个贸易网络的影响力和控制力较大。文莱、柬埔寨、缅甸等经济体的中心度较低，扮演着“跟随者”角色，对整个网络的影响很小。

第三，通过对沿线国家贸易网络进行块模型分析发现，中心度水平较高的国家大多分布在同一个板块内，此板块与其他板块的贸易联系均十分紧密，属于网络中的核心，并且其内部联系也十分稳固。此外，板块的形成还受到地理位置和文化因素的影响，大多数情况下，属于东南亚或东亚的国家往往分布在同一板块，属于西亚和非洲的经济体大多数分布在同一板块。

第四，“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家的贸易网络表现出了核心-半边缘-边缘的特点，具有较高经济发展水平的国家位于贸易网络的中心，发挥着重要的连接与桥梁作用，而处在网络边缘地带的一般是经济发展比较落后的国家。此外中国的核心度越来越高，逐渐成为“21世纪海上丝绸之路”的核心。

第五，通过QAP 相关分析和回归分析，发现“21世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络主要受经济规模差异、贸易协定关系和地理邻近关系等因素的影响。其中经济规模差异是最显著的正向影响变量，贸易协定的签订也正向促进了国家之间开展国际贸易，而地理距离对国际贸易有一定程度的阻碍作用。

（二） 政策启示

第一，中国是“21 世纪海上丝绸之路”沿线国家贸易网络的核心成员，应当充分利用自身的纽带与桥梁作用，持续推进“一带一路”倡议的高质量发展，促进形成以合作共赢为核心的贸易格局。

第二，中国应继续强化与印度、泰国、新加坡、马来西亚和越南这些占据网络比较中心位置国家的贸易往来，同时深入挖掘与半边缘和边缘国家的贸易潜力，进一步提升贸易网络的连通性。

第三，中国应充分发挥地理邻近优势，优先加强与周边国家的贸易合作，然后由近及远发挥对非周边国家的带动作用，加强基础设施建设，减少地理因素对贸易网络的负向作用。同时推动与更多共建国家签订自贸协定，加快建设覆盖“21世纪海上丝绸之路”的自贸区网络。